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HQL,SQL刷题,尚硅谷

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相关表数据: 

题目及思路解析:

多表连接

1、课程编号为"01"且课程分数小于60,按分数降序排列的学生信息

2、查询所有课程成绩在70分以上 的学生的姓名、课程名称和分数,按分数升序排列

3、查询该学生不同课程的成绩相同的学生编号、课程编号、学生成绩

4、查询课程编号为“01”的课程比“02”的课程成绩高的所有学生的学号

5、查询学过编号为“01”的课程并且也学过编号为“02”的课程的学生的学号、姓名

6、查询学过 “李体音”老师所教的所有课的同学的学号、姓名

7、查询学过“李体音”老师所讲授的任意一门课程的学生的学号、姓名

8、查询没学过"李体音"老师讲授的任一门课程的学生姓名

9、查询至少有一门课与学号为“001”的学生所学课程相同的学生的学号和姓名

10、按平均成绩从高到低显示所有学生的所有课程的成绩以及平均成绩

​编辑

总结归纳: 

知识补充:


相关表数据: 

  1. Score_info表

     2、Student_info表

    3、Course_info表 

 4、Teacher_info 表

题目及思路解析:

多表连接

1、课程编号为"01"且课程分数小于60,按分数降序排列的学生信息

代码:

selectst.stu_id,stu_name,birthday,gender,score
from student_info st
join score_info sc  on st.stu_id=sc.stu_id
where course_id='01'and score<60
order by score desc;

思路分析

这道题没什么特别的,就是简单join连接查询,不过结果显示可以加上成绩,可能比较好看点

结果:

2、查询所有课程成绩在70分以上 的学生的姓名、课程名称和分数,按分数升序排列

链接 :HQL,SQL刷题,尚硅谷-CSDN博客

3、查询该学生不同课程的成绩相同的学生编号、课程编号、学生成绩

代码:

    selectsc1.stu_id,sc1.scorefrom score_info sc1inner join score_info sc2 on sc1.stu_id=sc2.stu_idwhere sc1.course_id !=sc2.course_id and sc1.score=sc2.score;

思路分析

这道题主要是内连接,需要两张相同的表(简单理解为自己连自己),横向拼接,两张表对比找出不同课程的,然后同时成绩相同的学生成绩

结果:

4、查询课程编号为“01”的课程比“02”的课程成绩高的所有学生的学号

注意:这里隐含条件是两门课程都选修的学生

这道题目意思是在选修两门课程的学生中,课程01成绩比02课程高的学生

代码1

 selectsc1.stu_idfrom score_info sc1join score_info sc2 on sc1.stu_id =sc2.stu_idwhere sc1.course_id='01' and sc2.course_id='02'and sc1.score>sc2.score;

代码2:

selects1.stu_id
from
(selectsc1.stu_id,sc1.course_id,sc1.scorefrom  score_info sc1where sc1.course_id ='01'
) s1
join
(selectsc2.stu_id,sc2.course_id,scorefrom score_info sc2where sc2.course_id ="02"
)s2
on s1.stu_id=s2.stu_id
where s1.score > s2.score;

思路分析

这道题还行,主要是题目开始理解错了,题目意思不太明确。

代码1和代码2主要区别是代码2  join之前进行子查询

主要也是内连接,自己连自己,然后按照条件筛选

注意:代码1比较简洁,但是在大数据场景下,特别是数据量比较大的时候,应选择代码2

结果:

5、查询学过编号为“01”的课程并且也学过编号为“02”的课程的学生的学号、姓名

代码1:

    selectsc1.stu_id as `学号`,stu_name as `姓名`from score_info sc1join score_info sc2 on sc1.stu_id=sc2.stu_idleft join student_info st on st.stu_id=sc1.stu_idwhere sc1.course_id ="01" and sc2.course_id='02';

代码2:

selectt1.stu_id as `学号`,s.stu_name as `姓名`
from
(selectstu_idfrom score_info sc1where sc1.course_id='01'and stu_id in (selectstu_idfrom score_info sc2where sc2.course_id='02')
)t1
join student_info s
on t1.stu_id = s.stu_id;

思路分析

代码1 和代码2主要的不同在于,代码1使用join连接,而代码2是通过子查询

 代码1是通过内连接,自己连接自己,然后筛选出同时选修两门课程的学生

 代码2是先查询选修课程2的学生,在此基础上,通过stu_id连接,筛选也选修了课程1的学生

   注意:SQL文基本没什么区别,但在大数据场景下应当选择Join的(即选择代码2)

结果:

下面三题就比较有意思了,而且关联性较强

6、查询学过 “李体音”老师所教的所有课的同学的学号、姓名

HQL,SQL刷题,尚硅谷-CSDN博客

7、查询学过“李体音”老师所讲授的任意一门课程的学生的学号、姓名

HQL,SQL刷题,尚硅谷-CSDN博客

8、查询没学过"李体音"老师讲授的任一门课程的学生姓名

HQL,SQL刷题,尚硅谷-CSDN博客

9、查询至少有一门课与学号为“001”的学生所学课程相同的学生的学号和姓名

代码:

selectsc.stu_id,stu_name
from score_info sc
left join juntest.student_info si on sc.stu_id = si.stu_id
where  sc.stu_id <>'001' and course_id in(selectcourse_idfrom score_infowhere stu_id ='001'
)
group by sc.stu_id, stu_name;

思路分析

这道题比较普通,先子查询得到001学生的选修课程,接着在此基础上外面查询筛选课程号在001学生的选修课程之中的学生。

  稍微需要注意的是,子查询结果是多个因此用 in,然后外面查询记得学生号不等于001(即排除掉001学生)

结果:

10、按平均成绩从高到低显示所有学生的所有课程的成绩以及平均成绩

注意:这里的平均成绩是学生所有课程的总成绩的平均成绩

代码:

selectsi.stu_name,ci.course_name,sc.score,t1.avg_score
from score_info sc
join student_info si
on sc.stu_id=si.stu_id
join course_info ci
on sc.course_id=ci.course_id
join
(selectstu_id,avg(score) avg_scorefrom score_infogroup by stu_id
)t1
on sc.stu_id=t1.stu_id
order by t1.avg_score desc;

思路分析

这道题关键在Join子查询部分,子查询部分是用来求平均成绩的,如果在最外层就求平均成绩求出来的是每个科目的平均成绩,因此需要加个子查询。

    另外,这里可能有同学觉得子查询用了score_info表,Join连接又使用score_info表,太过于冗余,可不可以直接用子查询作为主表(即from 子查询),这里与上面的第二道题类似,是不可以的。

结果:

总结归纳: 

1、考察多表连接使用,以及与子查询结合使用

2、在大数据场景下,join连接往往意味着需要shuffle,落盘

      因此Join越多,计算、查询性能越差

3、在大数据场景下,先子查询在Join ,

          一方面可以减少join时候的数据量,提高计算效率,

          另一方面是子查询可以类似spark checkpoint,在执行数据计算时候出现中间数据丢   失时候,可以保存计算中间临时结果

4、另外,要仔细理解题目意思

知识补充:

1、表示不等于符合,<> 、!=

2、在外查询与子查询连接中,子查询返回结果为一个则可以使用=,>,<等,若是返回多个则使用in,not in等

3、---关于sum(if())函数

sum(if():有条件累加,常用于分类筛选统计
 sum(if)只试用于单个条件判断,如果筛选条件很多,我们可以用sum(case when then else end)来进行多条件筛选

注意,hive中并没有sum(distinct col1)这种使用方式,我们可以使用sum(col) group by col来达到相同效果.

4、goup by 分组聚合可以起到去重的作用

http://www.lryc.cn/news/325632.html

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